高职院校学生学习投入类型及影响因素研究——基于北京市某“双高计划”院校的调查.pdf

2024年 3月西北成人教育学院学报Mar.2024第2 期Journal of the College of Northwest Adult EducationNo.2一、问题提出人才培养质量是衡量高校办学水平的根本标准。学习投入作为高校人才培养质量和学生学业成就的重要预测指标，已经被广泛应用在普通高等教育质量评价和本科生的学情调查中，为高校教育教学质量的提高和改进提供了有价值的参考和依据。相比之下，高职院校学生的学习投入状况却未能引起足够的重视。有学者指出，长期以来，高等职业教育对于学生的学习质量和发展关注不够，忽视了对于学生学习过程和学习质量的考察和研究1。近年来，在政府政策的支持下，职业教育特别是高等职业教育进入高质量发展新阶段。2020年，教育部等九个部门确定了职业学校办学水平、人才培养质量和就业质量整体提升、职业教育吸引力和社会认可度大幅提高等提质培优目标2。2022中国职业教育质量年度报告显示，我国职业教育进入提质培优、增值赋能快车道，但职业教育高质量发展依然面临诸多挑战，尤其体现在学生学业、成长发展方面3。事实上，学生的学业、成长发展与学生愿意在学习上投入的时间和精力密切相关。因此，基于历史和现实的双重需要，研究高职院校学生学习投入问题具有重要的意义和价值。学习投入是指学生在学习过程中，积极参与各项学习活动，深入地进行思考，充满活力地应对挑战和挫折，并伴有的积极情感体验4。为了更好地理解、分析学生的学习投入状况，有学者探讨了学习投入的类型，如倪洁以学生感知的院校投入和个体投入为分类基准，将学习投入分为匹配型、独立型、消极型和游离型四类5。李伟丽等研究发现大学生学习投入存在积极投入型、高投入型、一般投入型、低投入型四个潜在类别6。汪雅霜将学习投入分为自主性学习投入和互动性学习投入两类7。这些研究拓展了学习投入的内涵，有助于学校根据学习投入的类型对学生进行分类管理。然而，现有的类型研究未能充分考虑职业院校人才培养的特点。2022年中华人民共和国高职院校学生学习投入类型及影响因素研究基于北京市某“双高计划”院校的调查曹慧（北京劳动保障职业学院劳动经济管理学院，北京100029）摘要学生的学习投入和学习质量直接影响人才培养的质量。对北京某“双高计划”高职院校学生的学习投入进行问卷调查，采用因子分析、步进法回归分析进行研究后发现：学习投入分为文化素质投入和职业技能投入两种类型，较好地契合了职业教育与普通教育相互融通的发展趋势；文化素质投入和职业技能投入都处于中等偏上水平，但文化素质投入明显高于职业技能投入，说明该校应进一步提升学生在职业技能方面的学习投入；个体特征、心理特征和教育特征在不同程度上影响文化素质投入和职业技能投入，但对二者影响最大的都是教育特征因素，这意味着学校应承担提高学生学习投入的主要责任。关键词人才培养质量；高职院校；学习投入类型；影响因素中图分类号G715文献标识码A文章编号1008-8539-（2024）02-0028-08DOI10.20012/ki.ISSN1008-8539.2024.02.004收稿日期2023-11-10基金项目 北京市教育科学规划课题“双高建设视阈下的产教融合人才培养模式改革路径研究”（CGDB22228）研究成果；北京劳动保障职业学院科研课题“高职生学习投入的关键影响因素研究”（202234）研究成果。作者简介 曹慧（1978），女，汉族，山西临汾人，博士，副教授，从事人力资源管理、职业教育研究。28职业教育法明确提出了职业教育是与普通教育具有同等重要地位的教育类型，且二者可以相互融通8。国家正在着力构建中等职业教育、专科职业教育、本科职业教育、专业学位研究生教育相衔接的应用型人才培养体系，打造通畅的技术技能人才成长渠道。为了满足学生升学、就业、创业等多元化发展的需要，职业院校的人才培养将会呈现出“文化素质”与“职业技能”齐头并进的特点。因此，本文拟将高职生的学习投入分为文化素质投入和职业技能投入两种类型。那么在学习过程中，学生对于文化素质与职业技能两个方面是如何分配时间和精力的，孰轻孰重呢？学习投入的影响因素一直是学者研究的重点。纵观相关实证类文献，大致可以将学习投入的影响因素分为两大类：一是个体层面的因素，二是教育层面的因素。从个体层面来看，又包括个体特征因素和心理特征因素两类。大学生的个体特征如性别、高中经历、城乡因素对学习投入的影响较大9-10，家庭环境中如父母受教育程度、家庭经济状况能正向预测学习投入11-12。大学生的心理特征如学习兴趣、学习动机、自我效能感、情绪等因素对学习投入也有较好的预测作用12-13。从教育层面来看，学习投入的影响因素主要包括教师、同伴群体关系、学校声誉、学校支持等。相关研究发现，教师的教学行为，学生对课程的满意度对学习投入有正向影响14；良好的师生关系、同学关系、宿舍氛围、个体与环境匹配度也能正向预测学习投入12；学生对学校的认同感和归属感越强，学校对学生的支持力度越大，学生学习投入的时间和精力越多15-16。这些研究挖掘了学习投入的影响因素，对学生管理和培养具有较好的参考价值。然而，现有研究以本科生为研究对象的居多，部分研究结果也不尽相同。那么，高职院校学生特有的文化素质投入和职业技能投入，又会受到哪些因素的影响呢？与现有研究结果是否一致呢？为了回答上述问题，有必要针对高等职业院校学生的学习投入开展研究。基于以上原因，本文以北京某“双高计划”高职院校学生作为研究对象，通过问卷调查考察并分析学习投入的类型、水平及影响因素，并从高职院校的视角提出对策建议。本研究对高职院校提高人才培养质量，提升办学水平具有一定的参考价值。二、研究方法（一）研究工具1.学习投入的类型及测量职业教育与普通教育相互融通形成了通畅的技术技能人才成长渠道，职业教育的人才出口由单一的“以就业为导向”转变为“就业与升学并重”，这使得职业院校的人才培养既要重视文化和专业知识的传授，也要加强技术技能的训练。目前，各职业学校在国家政策的引导下，大力支持和鼓励学生参加各种提升职业技能和素养的学习活动，如参加各种技能比赛，创新创业大赛，实习实践，技能服务活动，报考1+X职业技能等级证书、职业资格证书等，这类学习活动是学生扎实提高技术技能水平，实现“知行合一”的重要手段。因此，将高职学院学生的学习投入分为文化素质投入和职业技能投入两种类型。文化素质投入特指学生参加文化和专业知识学习的相关行为，如上课，完成课上课下作业，查找学习资料等。职业技能投入特指学生参加提升职业技能和素养的相关行为，如竞赛、考证、实习实践、技能服务活动等。文化素质投入的测量借鉴廖友国的行为投入量表17，职业技能投入的测量借鉴陈国玉的社会性认知量表16，并根据文化素质和职业技能的涵义以及高职院校的特点对测量题项进行了修改。文化素质投入和职业技能投入两个因子是本文的因变量。2.学习投入的影响因素及测量将学习投入的影响因素作为自变量，考察影响因素对高职院校学生学习投入的影响程度。根据现有研究成果，影响因素中的个体特征选取性别、家庭所在地、高中经历、父亲受教育程度、家庭年收入五个变量。心理特征选取学习兴趣和积极情绪两个因子。教育特征借鉴龙琪10，杨立军18，陈国玉16的研究选取教师教学、学校支持、师生互动、合作学习、校园人际五个因子。根据高职院校人才培养的特点对部分因子的测量题项进行了修改。因变量和自变量各因子的测量题项都采用李克特5点评分法（1非常不同意，5非常29同意）。所有因子及测量题项见表1。表1因子和测量题项因子文化素质投入（ISE）职业技能投入（ESE）学习兴趣（SI）积极情绪（PE）教师教学（TT）学校支持（US）师生互动（TSC）合作学习（CS）校园人际（SR）代码ISE1ISE2ISE3ISE4ISE5ESE1ESE2ESE3ESE4SI1SI2SI3PE1PE2PE3PE4PE5TT1TT2TT3TT4TT5US1US2US3US4US5TSC1TSC2TSC3TSC4CS1CS2CS3CS4SR1SR2SR3SR4测量题项我准时上课。我在课上认真记笔记。我在课上认真完成练习或作业。我课下认真完成作业。我通过电子媒介或图书馆查找各种学习资料。参加各类竞赛。参加各种实习实践、实地调查等。报考1+X职业技能等级、职业资格等证书。组织或参加各种新技术/技能服务活动。你对所学专业的兴趣是？你对所学课程的兴趣是？你对所学职业技能的兴趣是？开心。充满热情。积极活跃。自豪。富有灵感。清楚地解释课程的学习目标和学习要求。教学手段先进，教学资源丰富，课堂有吸引力。课上组织学生讨论、实训、汇报展示等。对实训/测验/作业等及时反馈、讲解、批改。课后耐心答疑或辅导。学校提供便利的教学设备设施服务（图书馆/机房/实训室）。学校提供专业对口的校外实习岗位。学校帮助你应对人际关系或情感问题。学校组织各类集体活动，帮助你更好地融入校园生活。学校帮助你应对经济问题，完成学业。教师及时反馈学习等各方面表现。和教师用钉钉、微信等进行联系。和教师一起参加课外活动（如实践、竞赛、服务、班级活动等）。课外和教师讨论问题。课上和同学讨论、合作完成学习任务或作业。课下和同学讨论、合作完成作业、实践、项目、竞赛等。课内、课外学习活动中帮助其他同学。主动询问、获取其他同学学业上的帮助。与本班或同宿舍同学的关系融洽。与专业教师的关系融洽。与班主任/辅导员的关系融洽。与宿管/行政人员的关系融洽。参考文献廖友国（2011）17陈国玉（2022）16何瑾（2021）12汤超颖（2011）19龙琪（2020）10杨立军（2014）18杨立军（2014）18陈国玉（2022）16杨立军（2014）18杨立军（2014）18龙琪（2020）10（二）被试面向北京某“双高计划”高职院校学生发放学习投入调查问卷，回收有效问卷428份。样本中男生占 36.68%，女生占 63.32%；大一学生占42.52%，大 二 学 生 占 41.12%，大 三 学 生 占16.36%；家庭所在地为城市的学生占45.09%，农村的学生占54.91%；高中有特长、获奖或班干部经历的学生占 61.45%，无相关经历的学生占38.55%；父亲接受过高等教育的学生占43.93%，父亲未接受过高等教育的学生占56.07%；家庭年收入小于等于10万元的学生占59.81%，家庭年收入大于10万元的学生占40.19%。（三）共同方法偏差检验通过问卷调查所获得的数据均来自调查对象的自我报告，有存在共同方法偏差的可能。采用Harman单因素法进行检验，结果共有9个因子的30特征值大于1，累积解释变异量达到70.75%，其中第一个因子的解释变异量为28.78%，未达到临界值40%，说明数据出现共同方法偏差的概率较小20。数据分析使用SPSS 26.0和Amos 24.0。三、结果与分析（一）信效度检验对表1中的9个因子进行验证性因子分析，仅师生互动因子的测量题项TSC4的因子载荷系数小于0.50，故将该题项删除，修正后各因子的测量题项可以有效反映其潜在特质。拟合指标经x2/df=1.626，SRMR=0.036，RMSEA=0.038，NFI=0.906，IFI=0.962，TLI=0.940，CFI=0.961。可见，x2/df 在13 之 间，SRMR、RMSEA 均 小 于 0.08，NFI、IFI、TLI、CFI均大于0.90，说明各因子具有良好的结构效度。各因子的Cronbach s 系数和组合信度系数CR值均大于 0.70，说明各因子的信度良好。各因子的平均方差抽取量 AVE 值均大于0.50，说明各因子都具有良好的收敛效度，见表2。表2信度与收敛效度检验结果因子文化素质投入（ISE）职业技能投入（ESE）学习兴趣（SI）积极情绪（PE）教师教学（TT）学校支持（US）师生互动（TSC）合作学习（CS）校园人际（SR）题项ISE1ISE2ISE3ISE4ISE5ESE1ESE2ESE3ESE4SI1SI2SI3PE1PE2PE3PE4PE5TT1TT2TT3TT4TT5US1US2US3US4US5TSC1TSC2TSC3CS1CS2CS3CS4SR1SR2SR3SR4标准化因子载荷系数0.8200.7930.8360.8690.6370.7910.8280.7430.6590.8750.8660.6740.8350.8860.8720.7810.6900.7790.7270.7290.7770.7220.8050.8330.7920.8750.7350.8680.7640.7330.8090.8560.7770.7380.7660.8460.7760.751Cronbach s 0.8880.8940.8400.9060.8610.9020.8130.8710.864CR0.8950.8430.8500.9080.8630.9040.8320.8740.865AVE0.6320.5750.6570.6660.5580.6550.6240.6340.61731（二）描述性统计由表4可知，高职院校学生文化素质投入、职业技能投入的平均数均高于理论中值3分，说明学生自评的学习投入水平较高，且文化素质投入平均数明显高于职业技能投入，说明学生在文化素质方面投入的时间和精力高于职业技能。关于学习投入的影响因素，心理特征和教育特征各因子的平均数也都在3分以上，心理特征平均数越高，说明学生的学习兴趣越高，情绪状态越好；教育特征平均数越高，说明学校教育相关行为或现象出现的频率越高，状况越好。因子文化素质投入（ISE）职业技能投入（ESE）学习兴趣（SI）积极情绪（PE）教师教学（TT）学校支持（US）师生互动（TSC）合作学习（CS）校园人际（SR）ISE0.7950.3440.5510.3720.6260.5680.4580.5510.614ESE0.7580.3940.3390.4080.4380.5760.6280.446S10.8100.4620.4790.4890.4160.5210.470PE0.8160.3660.3400.3760.4430.390TT0.7470.6960.7220.6790.638US0.8090.6430.6430.739TSC0.7900.7440.659CS0.7960.650SR0.785各因子的AVE开根号值均大于该因子与其他因子之间的相关系数，说明区别效度良好21，见表3。信效度检验结果说明，将高职学院学生的学习投入划分成文化素质投入和职业技能投入是合理的。表3区别效度检验与相关系数矩阵注：对角线上的黑体数字为 AVE 开根号值，对角线下三角区域为因子间的皮尔逊相关系数，所有相关系数都在0.01的水平上显著。学习投入文化素质投入职业技能投入平均数4.1913.729标准差0.6580.753心理特征学习兴趣积极情绪平均数3.8483.552标准差0.7450.813教育特征教师教学学校支持师生互动合作学习校园人际平均数4.1084.0843.9973.9884.151标准差0.6100.6910.7020.7270.617表4学习投入及影响因素的描述性统计（三）步进法回归分析采用多元线性回归分析文化素质投入和职业技能投入的影响因素及其影响程度。影响因素的筛选采用步进法，表5中进入回归模型的自变量都是显著影响学习投入的因素。根据每个自变量进入回归模型后引起的R2的大小来判断该自变量的影响程度。R2越大，说明进入模型的自变量对因变量的影响越大，即该因素对学习投入的影响越大。表5学习投入影响因素回归分析结果自变量个体特征性别：男生虚拟高中经历：无特长、获奖或班干部经历虚拟家庭所在地：农村虚拟父亲文化程度：未接受高等教育虚拟家庭年收入：10万元虚拟因变量：文化素质投入系数0.201*0.045*R20.041（3）0.029（4）因变量：职业技能投入系数0.114*R20.039（2）32由表5可知，从个体特征来看，性别显著影响文化素质投入，即女生的文化素质投入高于男生，这与现实观察到的女生普遍在知识学习过程中表现得更为投入相符合；高中经历显著影响文化素质投入和职业技能投入，即高中有特长、获奖或班干部经历的学生其学习投入更高。过去取得的成绩使学生相信通过努力可以获得满意的结果，进而促使学生愿意增加学习投入；家庭所在地、父亲文化程度、家庭年收入三个自变量对两个因变量都没有显著影响。从心理特征来看，学习兴趣显著正向影响文化素质投入和职业技能投入，即学习兴趣越高，学习投入越高；而积极情绪对两个因变量都没有显著影响。从教育特征来看，教师教学和校园人际显著正向影响文化素质投入，即教师教学水平越高，学生校园人际关系越好，学生的文化素质投入越高。教学水平高的教师，课堂更有吸引力，能促使学生增加文化素质投入；良好的校园人际关系，有助于学生形成健康的心理状态，减少不安情绪，也使学生能够踏实学习。学校支持、师生互动和合作学习显著正向影响职业技能投入，即学校支持越多，师生互动越多，合作学习越多，学生职业技能投入越高。在现实中，参加竞赛、考证、实习实践、技能服务等提升职业技能的活动往往需要学校提供机会和支持，需要教师指导和带领，也需要同学之间的密切合作。可见，职业技能投入影响因素的研究结果与实际情况相符。再根据R2大小的排序可知，影响文化素质投入的自变量按影响力由大到小依次是：教师教学学习兴趣性别高中经历校园人际；影响职业技能投入的自变量按影响力由大到小依次是：合作学习高中经历学校支持师生互动学习兴趣。由此可见，对文化素质投入和职业技能投入影响力最大的教师教学和合作学习都是教育特征因素。四、结论与建议（一）结论职业教育高质量发展的核心问题是培养高质量人才，这要求教育要回归本质，关注学生的学习过程和学习质量。基于此，本文以北京某“双高计划”高职院校学生为研究对象，采用问卷调查获得一手数据，通过因子分析、步进法回归分析等方法考察了学生学习投入的类型、水平及影响因素，得出以下结论：第一，高职院校学生的学习投入可划分为文化素质投入和职业技能投入两种类型。该划分方法契合职业教育与普通教育相互融通的发展趋势，符合高职院校人才培养的特点，有助于学校抓住人才培养的重点，掌握学生学习过程中的强项和弱项，采取有针对性地改进措施。第二，文化素质投入和职业技能投入都处于中等偏上水平，但学生在文化素质方面的投入明显高于在职业技能方面的投入，这说明该校学生更侧重于学习文化素质，职业技能方面的学习需要进一步加强。第三，个体特征中的性别、高中经历，心理自变量心理特征教育特征F值R2VIF学习兴趣积极情绪教师教学学校支持师生互动合作学习校园人际因变量：文化素质投入系数0.217*0.406*0.193*81.6350.4921.0131.820R20.056（2）0.346（1）0.019（5）因变量：职业技能投入系数0.109*0.177*0.194*0.288*49.2670.3691.0542.004R20.009（5）0.034（3）0.020（4）0.267（1）注：*P0.1，*P0.05，*P0.01；“（）”内的数字是自变量影响程度排序序号，数字越小，影响力越大；“”表示该自变量对因变量的影响不显著。33特征中的学习兴趣，教育特征中的教师教学、学校支持、师生互动、合作学习、校园人际等因素在不同程度上影响文化素质投入和职业技能投入。其中，对文化素质投入影响最大的是教师教学；对职业技能投入影响最大的是合作学习，即对两种类型学习投入影响最大的都是教育特征因素。由于个体特征无法改变，心理特征中的学习兴趣在很大程度上受教育、环境等因素的影响，因此提升高职院校学生的学习投入，从根本上说应该发挥教育特征因素的积极作用，即高职院校应承担提高学生学习投入的主要责任。此外，个体特征中家庭所在地、父亲文化程度、家庭年收入三个因素对于学习投入的影响在本研究中未得到支持，心理特征中的积极情绪也没有对学习投入产生显著影响，这些因素对高职院校学生学习投入的影响还需要更多的经验研究加以检验。（二）建议根据本文的研究结论，提出提高高职院校学生学习投入的建议。第一，激发学生的学习意愿和学习兴趣。研究结果表明，学习兴趣显著正向影响文化素质投入和职业技能投入。然而，与普通本科院校学生相比，高职院校学生容易产生失落、自卑等不良心理，导致学习目标不明确，学习动力不足。党的二十大报告已经把大国工匠和高技能人才纳入国家战略人才，高职院校要抓住这一机遇大力宣传和引导，帮助学生形成技能成才、技能报国的理想信念，激发学生的自信心和学习意愿。第二，提升教师教学能力，营造和谐校园人际关系。研究结果表明，教师教学和校园人际是影响文化素质投入的重要因素。习近平总书记指出，教师要成为大先生，做学生为学、为事、为人的示范，促进学生成长为全面发展的人22。职业院校的教师不仅要全面提升教学水平和教学能力，还要以主动的姿态投入构建和谐校园人际关系当中，通过言传身教，做好学生的领路人，形成尊重、友爱、真诚、互助、共同进步的良好氛围，使学生专心投入学习。第三，倡导合作学习，深化师生互动，加强学校支持。研究结果表明，合作学习、师生互动和学校支持对职业技能投入具有显著的正向影响。合作学习是利用人的社会性来促进学习的方法，实践表明同伴互教的效果常常比老师教学生的效果更好23。因此，教师应积极创造基于学生主动参与、相互合作和交流的互助学习机会，鼓励学生通过小组讨论和分工合作完成任务，提倡以小组的方式解决学习中的难题，在合作中取长补短，共同进步。深化师生互动，首先要从教师入手，可以通过设立学业导师、职业导师等给予学生个性化辅导，鼓励教师积极参加学生活动的指导工作等。其次从学生入手，鼓励学生围绕体会感想、个人发展、价值观念等内容与教师主动沟通，形成深层次高质量的师生互动。最后，高职院校应抓住职业教育大发展的历史机遇，创建幸福校园育人环境，全面支持学生发展。如推进教育教学数字化转型，建设智能、创新、开放、共享的智慧校园，助力教育教学提质增效；利用国家政策，找准发展定位，深化校企合作、产教融合，加大对实习实践、就业创业的帮扶力度。1高海燕，魏峰.高职院校教育质量评估的路径探析基于“学生学习成果”评估的视角 J.教育发展研究，2018（7）：35-39.2教育部等九部门.关于印发 职业教育提质培优行动计划（20202023年）的通知：教职成 2020 7号 A/OL.（2020-09-29）2021-05-06.http：/ DB/OL.（2023-04-25）2023-04-26https：/ J.心理研究，2012，5（2）：83-92.5倪洁，白玉，陈文雨，叶稳安，赵醒村.独立医学院校本科生学习投入类型及特征分析研究 J.中国卫生事业管理，2021，38（8）：615-619.6李伟丽，孔华秀，候亮，丁桂凤.大学生的不同学习投入类型及其影响因素 J.黑龙江高教研究，2022，40（6）：参考文献34145-150.7汪雅霜，汪霞.高职院校学生学习投入度及其影响因素的实证研究 J.教育研究，2017，38（1）：77-84.8中华人民共和国职业教育法 N.人民日报，2022-04-21（13）.9杨立军，张薇.大学生学习投入的影响因素及其作用机制 J.高教发展与评估，2016，32（6）：49-61+92-93.10龙琪，倪娟.促进大学生学习投入的关键因素研究 J.教育学报.2020，16（6）：117-127.11党洁，王曼，吴敏，孙钰华，王静.家庭社会经济地位对高职学生学习投入影响实证研究 J.职业技术教育.2023，44（05）：41-47.12何瑾，王一诺，庄明科，程化琴.大学新生学习投入的影响因素和辅导策略 J.教育学术月刊，2021（1）：85-90.13李承龙.社会支持与大学生在线体育学习投入的关系：自我效能感和自主动机的链式中介作用 J.山东体育学院学报，2022，38（5）：111-118.14赵辉，陈劲松.大学课堂中的教学行为、学习投入与学习收获学生视角的调查 J.高教探索，2018（3）：37-42.15郭建鹏，刘公园，杨凌燕.大学生学习投入的影响机制与模型基于311所本科高等学校的学情调查 J.教育研究，2021，42（8）：104-115.16陈国玉.大学生学习投入的影响因素及引导策略基于在线spssau系统的智慧分析 J.教育学术月刊，2022（3）：73-79.17廖友国.学生学习投入问卷的编制及现状调查 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